ChaoZhang
개요
닫힌 선 전략은 K 선 형태를 기반으로 한 양적 거래 전략이다. 이 전략은 닫힌 선 선 형태를 식별하여 구매/판매 신호를 찾는다.
전략 원칙
이 전략의 핵심 원칙은: 현재 K 선은 음선이고, 전 K 선은 양선이며, 현재 K 선의 최저가격이 전 K 선의 최저가격보다 높을 때, 현재 K 선의 최고가격이 전 K 선의 최고가격보다 낮을 때, ?? 닫힌 양선 ?? 형태를 발생시킨다. 이것은 가격이 폐쇄된 상승 공간을 형성했다는 것을 의미하며, 다중의 힘이 곧 소모될 것을 보여준다. 이것은 판매 신호이다. 반대로, ?? 닫힌 음선 ?? 이 형성될 때, 구매 신호를 발생시킨다.
여기서 K선 개체의 평균값을 스톱라인으로 사용한다. 개체가 스톱라인 절반보다 크면 스톱라인이다.
우위 분석
폐쇄적 전략의 장점은 다음과 같습니다.
- 간단한 합리적인 K선 형태 판단에 기초하여 이해하기 쉽고 구현하기 쉽다.
- 손바람이 적은 간격 돌파구를 식별할 수 있다. 幅收窄이 발생하면 閉陽線,多頭力量가 거의 소진될 예정이며, 이는 적절한 판매점이다.
- 위험 통제를 위한 명확한 손해 방지 장치가 있습니다.
위험 분석
하지만, 폐쇄적인 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.
- 모니터링 빈도가 낮아 최적의 매매점을 놓칠 수 있다. 짧은 주기 K선에는 효과가 좋지 않다.
- 가짜 태양선, 가짜 음선으로 인해 잘못된 신호가 발생할 수 있다. 합성 교통량과 같은 지표들을 필터링해야 한다.
- 다른 기술 지표와 기본 요소를 고려하지 않고 K선 형태에만 기초하여 종합적인 판단을 하는 데에는 어느 정도의 맹목성이 있다.
이러한 위험을 줄이기 위해, 거래량 조건 판단을 추가하거나, 이동 평균과 같은 다른 지표와 결합하여 시장 움직임을 종합적으로 판단하는 것을 고려할 수 있습니다. 스톱 손실 라인은 시장의 변동 정도에 따라 동적으로 조정 될 수 있습니다.
최적화 방향
폐쇄적 전략은 다음과 같은 측면에서 최적화 될 수 있습니다.
- 거래량에 대한 조건적 판단을 추가한다. 거래량이 급격히 증가하는 것은 종종 트렌드 반전을 의미한다.
- 중지 조건을 조정한다. 시장의 변동성과 위험 선호도에 따라 중지 경계를 동적으로 조정할 수 있다.
- 다주기 결합: 다주기적으로 중요한 지지점 근처의 일선 폐쇄 판매점을 식별한다.
- 다른 기술 지표와 결합. 예를 들어, 전체적인 움직임을 판단하는 평평선 시스템을 추가하거나, 구매 및 판매 지점을 미리 판단하는 예측형 지표를 도입한다.
요약하다
폐쇄선 전략은 K선 형태를 기반으로 한 정량화 전략으로서, 단순하고 이해하기 쉽고 구현할 수 있으며, 특정 구매 신호를 효과적으로 식별할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 오류 신호를 발생하기 쉬운, 맹목적 인 등과 같은 몇 가지 제한이 있다. 이러한 문제 또한 이 전략에 최적화 방향을 제공한다. 거래량, 다중 주기 분석 및 기타 기술 지표와 같은 정보를 사용하여 통합 판단을 함으로써 이 전략의 효과를 더욱 강화할 수 있다.
/*backtest
start: 2023-11-20 00:00:00
end: 2023-11-27 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//Noro
//2018
//@version=3
strategy(title = "Noro's Harami Strategy v1.0", shorttitle = "Harami str 1.0", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0)
//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(false, defval = false, title = "Short")
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")
//Body
body = abs(close - open)
abody = sma(body, 10)
//MinMax Bars
min = min(close, open)
max = max(close, open)
bar = close > open ? 1 : close < open ? -1 : 0
//Signals
up = bar == 1 and bar[1] == -1 and min > min[1] and max < max[1]
dn = bar == -1 and bar[1] == 1 and min > min[1] and max < max[1]
exit = ((strategy.position_size > 0 and bar == 1) or (strategy.position_size < 0 and bar == -1)) and body > abody / 2
//Trading
if up
if strategy.position_size < 0
strategy.close_all()
strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : na, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
if dn
if strategy.position_size > 0
strategy.close_all()
strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : na, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59) or exit
strategy.close_all()